태양광 발전은 기상 상태에 따라 간헐적이기 때문에 태양광 발전의 효율과 경제성 향상을 위해 정확한 발전량 예측이 요구된다. 본 연구는 목포 기상대에서 예보하는 기상 데이터와 영암 태양광 발전소의 발전량 데이터를 이용하여 태양광 발전량 단기 딥러닝 예측모델을 제안하였다. 기상청은 기온, 강수량, 풍향, 풍속, 습도, 운량 등의 기상요소를 3일간 예보한다. 그러나 태양광 발전량 예측에 가장 중요한 기상요소인 일조 및 일사 일사량 예보하지 않는다. 제안 모델은 예보 기상요소를 이용하여, 일조 및 일사 일사량을 예측 하였다. 또한 발전량은 기상요소에 예측된 일조 및 일사 기상요소를 추가하여 예측하였다. 제안 모델의 발전량 예측 결과 DNN의 평균 RMSE와 MAE는 0.177과 0.095이며, RNN은 0.116과 0.067이다. 또한, LSTM은 가장 좋은 결과인 0.100과 0.054이다. 향후 본 연구는 다양한 입력요소의 결합으로 보다 향상된 예측결과를 도출할 수 있을 것으로 기대된다.
정부는 신재생에너지 보급지원을 위해 2002년도부터 발전차액지원제도를 시행해 오고 있다. 본 연구에서는 발전차액지원제도와 관련된 에너지관리공단의 내부 자료를 이용하여 119개의 태양광발전사업의 실증평가를 시행하였다. 실증분석을 위해 단위투자비당 발전량을 지수화하고 투자비 대비 효율을 산출하였다. 또한 이 분석을 위해 일사량, 설비용량, 모듈 인버터 투자비 등을 고려하였다. 분석결과 투자대비 효율 산정결과에 일사량과 단위 설비용량당 모 듈 인버터 투자비의 영향이 크게 나타난 것으로 확인되었다. 단위 투자비당 발전량을 분석한 결과 전라도의 태양광발전소의 효율은 분석 대상인 24개 지역의 평균보다는 높으나 발전소별 편차가 높게 나타난다는 점은 향후 보급사업을 평가하는 경우 추가적으로 고려되어야 할 문제라고 판단된다. 기타 자료분석 결과에 따라 효율관리를 위한 대안을 제시하였다.
이 연구는 남한지역의 시 공간 태양복사 분포를 분석하는 것이다. 2000년 1월부터 2007년 8월 까지 1분 간격으로 저장된 기상청 관할 22개 관측소의 전천일사 관측자료를 이용하였다. 수집한 일사량 관측자료는 시간에 대하여 변화하는 일사계 감도정수에 대한 불확실성을 제거하기 위하여 비교관측 결과와 태양복사 모델을 이용하여 보정을 하였다. 보정을 수행하기 위하여 강릉대학교 전천일사계를 22개 관측소의 일사계와 2007년 8월 동안 비교 관측을 하였다. 과거자료는 맑은 날에 대하여 태양복사 모형을 이용하여 시간에 대해 감소하는 일사계의 감도정수를 토대로 보정하였다. 모든 지점 및 모든 기간에 대한 평균은 13.31 MJ/day이며 보정을 통하여 13.75 MJ/day가 되어 0.44 MJ/day의 차이가 나타났다. 보정된 자료로 계절평균 및 연평균 태양복사 분포를 계산하였으며 전운량, 오존전량, 에어로솔 광학 두께, 지표면 알베도, 가강수량과 관계성을 분석하였다. 가장 큰 영향을 미치는 전운량 자료를 보정된 자료와 비교한 결과 과거(원시)자료보다 일관성이 더 높게 나타났다.
태양광 발전소에 대한 성능을 평가하기 위해서는 IEC 61724-1에 적합한 계측장치를 설치하고 데이터를 수집하여 평가하는 것이 일반적인 방법이다. 본 논문에서는 태양광발전소 현장에서 DC 어레이 성능을 평가하기 위한 방법을 제시하였다. 측정 일사량과 같은 환경정보 값과 태양광 DC 어레이 전압-전류 특성 곡선을 이용해 일사량에 따른 출력모델 식을 도출하였다. 도출된 모델 식은 태양전지 셀의 종류나 버스바에 따라서 차이가 발생되므로 기존의 태양전지 셀 등가회로 수식을 반영한 시뮬레이션 모델식이 적절히 변경되어야 함을 실험을 통해 검증하였다. 주기적인 진단 평가를 실시하지 않는 국내외 태양광 발전소는 성능저하가 발생된 상태로 운전되는 경우가 다수 일 것이다. 대부분의 관제모니터링을 시스템은 미쓰매칭 손실 평가분석이 불가능하며 운전상태 모니터링 하는 시스템이 대부분이다. 이에 태양광 발전소의 효율적 운영을 위해서는 현장진단 장치를 이용한 주기적 성능진단 평가나 발전소 데이터의 손실평가 분석 기술의 개발이 필요할 것이다.
태양광 및 태양열 설비의 효율적인 관리를 위해서는 관련 일사정보가 사전정보로 제공되어 시스템 운용을 위한 입력인자로 활용되어야 한다. 특히 전력그리드에 연계되어 설비가 활용된다고 하면, 그 에너지 공급이 불규칙적인 신재생에너지원의 특성으로 인해 에너지 공급량의 예측이 선행되어 기존의 전력공급체계가 이를 지원할 수 있는 모델과 시스템이 구비되어야 한다. 기존의 다양한 연구들이 한정된 국소지점에 대해 다양한 예측기법을 적용하여 평가를 실시하였지만, 장기간의 결과 축적이 이루어지지 못해 그 신뢰성 확보에 어려움을 겪고 있다. 본 연구에서는 현재 한국에너지기술연구원에서 관리되는 일사정보를 활용하여 청명한 날의 표준 일사 데이터베이스를 생성하고, 기상청에서 RSS(Rich Site Summary) 형태로 지원하는 운량정보를 이용하여 3시간 이상의 미래정보를 계속적으로 산출할 수 있는 시스템을 제작하고자 하였다.
본 논문에서는 기존의 MPPT 기법인 Perturbation-and-Observation(이하 P&O)와 modified incremental conductance(이하 modified InCond)에 대해 Matlab과 PSIM의 인터페이스를 통해 일사량 급변시의 동작을 살펴본다. 기존의 논문에서는 각각의 일사량에 대해 효율 면에서 P&O가 InCond에 비해 높지만 일사량 급변시 과도상태에서는 InCond가 더 효율적으로 발표되었다. 이를 검토해 보기 위해 우선 실제 시판되는 태양전지 모듈에 대해 Matlab을 이용한 모델링을 실시함으로써 보다 정확한 값을 얻는다. 다음으로 PSIM을 이용하여 전력변환부와 제어기를 모델링하고 Matlab의 Simulink를 통해 인터페이스를 실시한다. 마지막으로 일사량 급변 시 과도상태와 급변 후에 MPPT 동작을 살펴본다.
현재까지 계통연계형 태양광 시스템의 최대전력추종(MPPT)방법에 대한 많은 연구가 진행되고 있다. 그 중 대표적인 최대 전력 추종 방법에는 일정전압 제어방식, P&O(Perturbation and Observation)제어방식, IncCond(Incremental Condutance) 제어 방식이 있다. 이 중 일정전압 제어방식은 일사량, 온도 등을 고려해 특정한 값의 태양전지 출력전압을 고정시키도록 하여, 최대전력점 근처에서 동작하도록 제어하는 방식이다. 이 방식은 태양전지 입력 전류 센서가 필요없고, 저일사량 조건에서 다른 기법에 비해 우수한 효율 특성을 나타내고 있다. 하지만, 온도 및 일사 조건에 따라 변하는 최대전력전압지점을 추종하지 못해 다양한 조건에서 최대전력추종효율이 떨어지는 단점이 있다. 이에 본 논문에서는 다양한 일사 조건 및 온도 조건에 대응하는 최대 출력전압을 실시간으로 산출하여, 이를 통해 최대전력추종제어를 하는 방법을 제안하고자 한다. 제안된 기법은 다양한 일사조건 및 온도변화에 대해 능동적으로 대응하여 우수한 추종효율 특성을 나타내고, 또한 입력 DC 전류 센서를 제거하고, 내부 연산이 간단함으로써 경제적인 면에서 유리하다. 본 논문에서 제안된 최대전력 추종기법의 타당성을 검증하기 위해서 PSIM 시뮬레이션을 통해 그 타당성을 검증 하였다.
야외 문화재와 그 부재는 위도, 방위각, 경사각에 따라 태양으로부터의 일사량이 다르고 주변의 지형, 지물에 의해 추가 음영이 발생하므로 개별적이고 정량적인 음영 분석이 요구된다. 본 연구는 2019년 7월에 국립문화재연구소 내 전통 건축물인 청풍각의 방위별 목재 기둥 상부, 중부, 하부 지점을 대상으로 태양 궤적 측정기를 이용한 음영 분석을 수행하였다. 음영 분석 결과, 태양 궤적 측정기의 시각별 일사/음영 예측은 실제 현장에서의 시각별 일사/음영에 30분 오차로 일치하였다. 목재 기둥의 방위별 일조율과 일사량은 남향이 가장 높고, 서향, 동향, 북향 순으로 높았으며 측정 위치별 일조율과 일사량은 하부가 가장 높고 중부, 상부 순으로 높았다. 일조율은 경사각 90°가 높았으나 일사량은 수광 효율과 일사 세기에 기인하여 경사각 0°가 높았다. 상부 지점은 지붕 처마, 중부와 하부 지점은 주변 목재 기둥, 주변 지형과 지물에 의한 음영 장애 영향이 컸다. 상부, 중부, 하부 지점에 대한 동시 일사는 북서 측, 서 측, 남서 측 기둥에서는 365일 가능하였고 남 측, 남동 측 기둥에서는 10월부터 3월까지 기간만 가능한 것으로 나타났다.
본 연구는 XGBoost를 이용하여 타지키스탄의 일사량을 예측하여 타지키스탄의 재생에너지 자원으로서 복사 태양에너지의 활용 가능성을 평가하기 위함이다. 첫째, 타지키스탄의 일사량을 훈련모델, 검증모델, 시험모델을 통해 예측한 결과, 시간과 계절에 따른 일사량의 계절성이 실제값과 예측값 모두에서 뚜렷하게 구분되는 것을 확인하였다. 둘째, 타지키스탄의 2016, 2017, 2018, 2019년 등 각 연도의 7월 1일 시간당 일사량의 실제값과 예측값을 계산한 결과, 2016년 일사량의 최대 실제값과 예측값은 약 1,005 W/m2과 1,009 W/m2, 2017년에는 939 W/m2과 997 W/m2, 2018년에는 1,022 W/m2과 1,012 W/m2, 2019년에는 1,055 W/m2과 1,019 W/m2으로 나타났으며, 실제값과 예측값의 오차가 약 0.4~5.8%로 매우 비슷한 결과를 보였다. 결과적으로 타지키스탄의 일사량을 예측하여 복사 태양에너지의 활용 가능성을 평가하는 데 있어 XGBoost가 매우 유용한 도구로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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